文献综述（或调研报告）：
一直以来，交通拥堵的准确预测都是智能交通系统(ITS)领域研究的热点，通过预测，管理者们能做出相应的决策，减少经济和社会影响以及交通拥堵的发生。近几十年来，关于短期交通流量预测的文献有了很大的发展，许多描述各种不同方法的论文已经出版。一些使用最多的方法，例如卡尔曼状态空间滤波模型 (Okutani and Stephanedes, 1984, Stathopoulos and)(Karlaftis, 2003)和自回归综合移动平均线(ARIMA)方法(Box et al.， 2008)，在提出后便被广泛运用【1】。
交通拥堵的实质即交通供给和交通需求两者缺乏平衡性所引发的后果。在供求缺乏平衡性的作用下，道路交通流出现了两大变化趋势:其一，从干扰到失去稳定性到稳定;其二，从干扰到失去稳定性到拥堵。第一大变化趋势即位于供需缺乏平衡性的背景下，促使道路交通流出现不稳定状况，经由道路本身的调节功能或者进行疏导，位于相应时限可变回以往的稳定状态;第二大变化趋势即供需缺乏平衡性期间，经由道路自身调节、或进行交通管控以后依旧无法将拥堵的交通情况改善，促使道路交通流运行缺乏稳定性，引发交通拥堵。【4】对于交通拥堵的判定，一般来说，在考虑分析模型的有效性和通用性的情况下，交通参数的选取应遵循以下原则：(1)直观性:交通参数要便于理解，能够直观地反映交通状态；(2)便利性:交通参数要便于现有的交通信息采集系统的采集，最好直接利用采集设备采集到，通过系统的简单预处理便可直接用于交通状态的预测；(3)敏感性:交通参数应精确反映交通状态的变化，能够准确捕捉交通流运行的特征及规律；(4)经济性:交通参数的采集设备要在经济合理的范围内；(5)可靠性:数据采集技术应保证获得的交通参数数据是可靠的、真实的。【2】目前国内外考虑的指标主要是通行能力和服务水平，其中包括规划和设计阶段及运营阶段。通行能力是指公路设施在正常的公路条件、交通条件和驾驶行为等情况下，在一定的时段内可能通过设施的最大车辆数。通行能力分析的目的是为了确定交通运行质量，因此，通行能力分析应与服务水平分析、评价同时进行。服务水平是用路者在不同的交通流状况下，所能得到的速度、舒适性、经济性等方面的服务程度，通常由速度、交通密度、行驶自由度、舒适性和便利程度来衡量【5】。高速公路、一级公路以饱和度（v/c）作为主要指标。【11】
高速公路交通拥堵状况形成的根本原因有两种：一种是常发拥堵；另一种是非常发拥堵，非常发拥堵主要包括事故、施工、天气状况所造成的拥堵。在此课题中，研究对象主要为后者。交通事故是突发事件，拥堵的形成不可避免，对于此种情况，高效率的应急救援极为重要。【6】现今对事故路段交通拥堵时空影响的研究主要集中在通过交通波理论、到达-离去模型等建立数学模型来得到拥堵状况下车辆排队长度及拥堵消散时间，此类方法通常假设较多，模型较为复杂,并且使用仿真结果来对比模型的预测结果。为了参数获取简便，实时预测过程简单，并且考虑交通流实际运行中车辆的互相影响和事故路段拥堵扩散及消散的影响因素，也有学者直接采用VISSIM仿真软件模拟交通事件产生的交通拥堵的扩散和消散过程，建立不同交通影响因素与交通拥堵时空影响范围的函数关系，使得预测模型更加符合实际状况。【8】他们用平均排队长度，最大排队长度，排队速率k作为事故路段拥堵的空间影响指标；用事故处置时间，拥堵消散时间作为事故时间影响指标。【3】另外，在对事故路段拥堵扩散及消散的过程进行影响因素分析时，需考虑：事发点上游不同车流量的影响，不同大车比例的影响，不同事故处置时间的影响，事故车辆的占道不同的影响，恶劣天气的影响等。【9】
国内外也已有许多学者结合具体的交通环境和事件对拥堵成因和规律进行了分析。E. Onieva等人借用了加州交通部创建的数据集，将一段9公里长的萨克拉门托的I5高速公路用于研究，比较了在进化清晰规则学习（ECRL）和进化模糊规则学习（EFRL）下各自生成的模型的准确性和复杂性。【1】方成在浙江省高速公路拥堵分析及对策研究中对典型路段的拥堵进行了分析，他从交通安全入手，考虑了道路线形、施工作业及隧道影响，最后从设计上对缓解拥堵提出了建议。【11】吴华锋等人针对成都绕城高速拥堵发生的原因、特征进行研究，寻找符合绕城高速未来发展的交通管理新思路，为长期面临的缓堵保畅工作提供了参考。【12】余光华、赵红认为充分利用人工智能和大数据，加强宣传引导和人员培训，逐步增加治堵的科技含量，构建安全、文明、和谐的高速出行文化，是解决湖南高速公路人因拥堵问题的关键。【13】熊丹通过对四川省高速公路网通行效率影响因素进行深入剖析，为车辆安全管理控制、缓堵保畅方案制定等提供了支撑依据。【14】杨萌萌等人的研究旨在深入剖析重大节假日期间高速公路拥堵的原因，指定高速公路应急疏解的方案，保障节假日期间高速公路出行的通行效率和通行安全。【15】
参考文献：
[1] E. Onieva, P. Lopez-Garcia, A.D. Masegosa, E. Osaba, A. Perallos. A comparative study on the performance of evolutionary fuzzy and crisp rule based classification methods in congestion prediction. Transportation Research Procedia 14(2016)4458-4467
[2]Mansoori, E., Zolghadri, M., and Katebi, S., 2008. Sgerd: A steady-state genetic algorithm for extracting fuzzy classification rules from data.IEEE Transactions on Fuzzy Systems[J].16(4):1061–1071.
[3] State of Maryland., 2009. Major highway performance ratings and bottleneck inventory-Skycomp[J]. Inc. in Association with Whitney, Bailey, Cox and Magnani, LLC.
[4]邱岳.城市道路交通拥堵机理及控制方法分析[J].山西建筑,2018,44(32):29-30.
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